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肯睿Cloudera研究显示现代数据架构、统一数据管理和多功能数据平台是人工智能取得成功的关键
近日，可信的企业人工智能数据公司肯睿Cloudera公布了其调查报告《AI时代数据架构和战略》的结果。该调查由肯睿Cloudera委托Foundry Media进行，针对现代数据架构的现状以及人工智能（AI）兴起对数据战略的影响两方面，对600多名数据和IT领导者进行调查。值得注意的是，调查显示 90%的IT领导者认为在单一平台上集成完整数据生命周期对分析和AI的发展至关重要。
由于AI洞察的有效性取决于投喂给它的数据，生成式AI的普及进一步凸显了可信数据的重要性。然而调查显示，大约三分之一的亚太受访者在使用AI的过程中遇到数据质量和可用性、可扩展性和部署挑战、与现有系统集成、变更管理和模型透明度方面的障碍。这表明尽管许多企业可能已经开始投资于AI，但他们仍需解决一些基础数据问题。
肯睿Cloudera首席战略官 Abhas Ricky表示：“随着越来越多的企业寻求业务转型，为客户构建数字化和人工智能解决方案，企业选择混合云和多云战略越来越普遍。这反而导致了业务部门（LOB）、职能部门、业务应用和从业团队之间数据和架构的过度扩散。要想有效利用AI，企业需要设计和嵌入标准化的、以用例为中心的数据架构和平台，使不同的团队能够利用其所有数据，无论这些数据位于何处。” 在中国，越来越多的企业也开始其数字化转型之旅。据IDC预测，2024 年中国中小企业对公有云技术的投资将增加 26%。在政府政策和各行业数字化转型政策的持续推动下，中国企业数字化解决方案市场规模至2029年有望达到23257亿元左右。
调查中其他重要结果表明，想要充分发挥AI效能的企业必须满足三个基本必要条件：
- 基于业务战略的现代数据架构
现代数据架构的关键是拥有可在公有云和和本地无缝运行的单一数据平台。43%的亚太受访者认为现代数据架构的优点是能够简化数据及分析流程，42%的亚太受访者认为是灵活处理所有类型的数据。
- 统一数据管理
当今企业需要灵活且可扩展的云管理技术帮助他们将信息转化为洞察。调查显示，59%的亚太受访者认为阻碍AI模型开发所需的端到端数据管理因素是数据量和数据复杂性，59%的亚太受访者认为是数据安全性，另有55%的亚太受访者则认为是治理与合规性。
- 安全的多功能数据平台
从长远角度看，采用包含本地和公有云部署的混合数据管理方法是首选的数据分析策略。93%的亚太受访者同意适用于数据和分析的多云/混合能力是企业适应变化的关键这一观点。
肯睿Cloudera首席战略官 Abhas Ricky表示：“对企业而言，其核心目标是通过数据战略驱动成果，同时确保这一过程不会对成本底线产生负面影响，为其人工智能实践提供支撑。企业要想充分利用数据带来的潜在价值，就需要快速构建和部署能够支持其目标实现的现代化平台和人工智能架构。肯睿Cloudera能够提供混合多云数据平台，帮助客户应对严峻的数据和AI挑战。”
